Möchten Sie wissen, wie "KI den Berufsverkehr vorhersagt"? Tauchen wir mit INVIAI tiefer in diesen Artikel ein, um die Antwort zu finden!

In belebten Städten verwandeln sich Autobahnen und Straßen während der Hauptverkehrszeit oft in Parkplätze – ein frustrierendes und kostspieliges Problem. Studien schätzen, dass Verkehrsstaus viele Volkswirtschaften rund um 2 % des BIP kosten. In den USA verliert beispielsweise der durchschnittliche Fahrer jährlich etwa 43 Stunden im Stau.

Diese verlorene Zeit bedeutet auch Milliarden von Dollar an Produktivitätsverlust, zusätzlichen Kraftstoffverbrauch sowie mehr Umweltverschmutzung und Stress für die Gesundheit der Menschen.

Um dem entgegenzuwirken, wenden sich Verkehrsplaner der künstlichen Intelligenz zu. Indem sie vorhersagen, wo und wann Staus auftreten, zielen KI-Systeme darauf ab, den Verkehrsfluss zu glätten, bevor es zu Verzögerungen kommt.

Moderne KI-Verkehrsprognosen basieren auf Big Data. Sie sammeln riesige Informationsströme über Straßen: Zählungen und Geschwindigkeiten von Sensoren und Kameras, GPS-Daten von Smartphones und Fahrzeugen sowie externe Faktoren wie Wetter oder besondere Ereignisse.

Zum Beispiel liefern Verkehrskameras und GPS-Geräte Live-Daten, die die KI zusammen mit historischen Mustern der gleichen Straßen analysiert.

So „weiß“ das Modell, dass ein Autobahnabschnitt an Wochentagmorgenden normalerweise langsamer wird oder dass ein Konzert in der Innenstadt zusätzlichen Verkehr auf bestimmte Straßen bringt. In der Praxis kombinieren Systeme wie Google Maps Echtzeit-Verkehrsdaten mit jahrelangen Trends, um die Bedingungen 10–50 Minuten im Voraus vorherzusagen.

Im Grunde fragt die KI: „Angesichts der aktuellen Situation und der üblichen Abläufe zu dieser Zeit, wie wird der Verkehr in naher Zukunft aussehen?“

Wichtige Datenquellen für KI-Verkehrsmodelle sind:

• Historische Verkehrsdaten: Geschwindigkeiten und Verkehrsaufkommen auf jeder Straße nach Tages- und Wochenzeit.
• Live-Daten: Echtzeit-Fahrzeugzählungen und Geschwindigkeiten von Straßensensoren, Verkehrskameras und GPS-Geräten.
• Externe Informationen: Wetterberichte, Unfall- oder Baustellenmeldungen und Zeitpläne besonderer Veranstaltungen.
• Maschinelle Lernalgorithmen: Modelle (wie neuronale Netze), die komplexe Muster aus all diesen Eingaben erlernen.

KI-Modelle verarbeiten diese Eingaben mit fortschrittlichen Techniken. Traditionelle statistische Methoden stoßen bei der enormen Menge und Variabilität des Stadtverkehrs an ihre Grenzen, weshalb Forscher heute auf Deep Learning setzen.

Beispielsweise können rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder Faltungsnetze Verkehrsveränderungen über die Zeit erfassen, und Graph-Neuronale Netze (GNNs) nutzen explizit die Struktur des Straßennetzes.

Im System von Google werden nahegelegene Straßenabschnitte zu sogenannten „Supersegmenten“ zusammengefasst, und ein GNN wird mit Verkehrsdaten trainiert, um die Fahrzeiten für jedes Segment vorherzusagen. Die prognostizierten Fahrzeiten (ETAs) werden dann verwendet, um mögliche Routen zu bewerten. Das folgende Diagramm veranschaulicht diesen Ablauf:

Google’s Verkehrsprognose-Pipeline: anonymisierte Routen- und Geschwindigkeitsdaten werden zu Supersegmenten gruppiert, von einem Graph-Neuronalen Netz verarbeitet, um Fahrzeiten vorherzusagen, und anschließend zur Bewertung der Routen nach ETA genutzt.

Praktische Anwendungen

KI-gestützte Verkehrsprognosen werden bereits von Technologieunternehmen und Städten weltweit eingesetzt. So integriert beispielsweise Google Maps Live-Nutzerdaten und KI-Modelle, um Staus vorherzusagen.

Es „erinnert“ sich daran, dass eine bestimmte Autobahn morgens zwischen 6 und 7 Uhr normalerweise langsamer wird, und kombiniert diese Historie mit aktuellen Geschwindigkeiten, um die zukünftigen Bedingungen vorherzusagen.

DeepMind (das KI-Labor von Google) berichtet, dass verbesserte ML-Modelle (unter Verwendung von GNNs) die Genauigkeit der ETA in Städten wie Taichung und Sydney um bis zu 50 % verbessert haben. Nach diesem Upgrade waren über 97 % der Fahrzeitprognosen hochpräzise.

Mit anderen Worten: Wenn die KI vorhersagt, dass Ihre Route 30 Minuten dauert, liegt sie fast immer richtig.

Andere kommerzielle Plattformen nutzen ähnliche Ansätze. Das Verkehrsanalytik-Unternehmen INRIX gibt an, dass seine KI „Echtzeit-Verkehrsgeschwindigkeiten auf allen Straßen“ vorhersagen kann, indem sie jahrzehntelange Daten auswertet.

INRIX nutzt Fortschritte in KI und Cloud-Computing, um auch kleinere Straßen abzudecken, die traditionelle Sensoren nicht erfassen.

Navigations-Apps wie Waze (von Google) und Apple Maps verwenden ebenfalls crowdsourced GPS-Daten und KI, um Fahrer vor bevorstehenden Verzögerungen zu warnen und manchmal alternative Routen vorzuschlagen, bevor sich ein Stau bildet.

Auch Städte und Verkehrsbehörden setzen KI ein. In Bellevue, Washington beispielsweise liefern Kameras an 40 Kreuzungen Live-Videos an eine KI, die Stau-Hotspots in Echtzeit erkennt.

In Dänemark nutzen städtische Systeme KI, um Verkehrsaufkommen zu verarbeiten und automatisch Ampelphasen (Grünphasen) basierend auf dem aktuellen Verkehrsfluss anzupassen.

Sogar klassische Ampeln werden intelligenter: Pittsburgh und Los Angeles verfügen jetzt über KI-adaptive Signale, die sich dynamisch anpassen, Wartezeiten reduzieren und den Verkehrsfluss verbessern. Weltweit laufen ebenfalls Forschungsprojekte.

Eine Europa-Japan-Kooperation testet ein Deep-Learning-System namens TRALICO, das sowohl Staus vorhersagt als auch Ampeln in Istanbul steuert.

All diese realen Anwendungen zielen darauf ab, Staus frühzeitig vorherzusagen, damit Planer eingreifen können, bevor sich Verkehrsbehinderungen bilden.

Vorteile für Fahrer und Städte

Die Vorteile genauer Verkehrsprognosen sind enorm. Für einzelne Pendler bedeutet KI verlässlichere Fahrzeiten und weniger Zeit im Stau.

Apps können Sie warnen, bevor Sie losfahren, wenn eine Straße bald verstopft sein wird, oder Sie umleiten, um Verzögerungen zu vermeiden.

Studien legen nahe, dass dies Fahrern wöchentlich Stunden sparen kann. KI-gesteuerte Navigation reduziert auch den Kraftstoffverbrauch – kein unnötiges Leerlaufen an Ampeln oder Stop-and-Go-Verkehr bedeutet weniger Benzinverbrauch.

Tatsächlich berichtet ein Google-KI-Projekt von einer Reduzierung der Fahrzeugstopps um 30 % und der Kraftstoffemissionen um 10 % an stark frequentierten Kreuzungen.

Auf Stadtebene führt ein flüssigerer Verkehrsfluss zu weniger Umweltverschmutzung und wirtschaftlichen Vorteilen. Weniger Zeit im Verkehr bedeutet höhere Produktivität, geringeren Pendelstress und sauberere Luft.

Kurz gesagt helfen KI-gestützte Prognosen Menschen, bessere Routenentscheidungen zu treffen, und unterstützen Städte dabei, effizientere Straßennetze zu gestalten.

Herausforderungen und Ausblick

Der Aufbau von KI-Verkehrsprognosen ist nicht ohne Herausforderungen. Die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen kann teuer sein – Städte müssen möglicherweise in Sensoren, Kameras und Recheninfrastruktur investieren.

Die Integration von KI in bestehende Verkehrssysteme ist komplex, und das Personal muss im Umgang mit den neuen Werkzeugen geschult werden.

Es gibt auch Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Verzerrungen. Umfangreiche Standortdaten müssen sicher verwaltet werden, und Modelle können fehlerhaft sein, wenn ihre Trainingsdaten Lücken aufweisen (zum Beispiel ist wenig Datenmaterial zu ländlichen Straßen ein bekanntes Problem).

Cybersicherheit ist ein weiteres Thema: Vernetzte Verkehrssysteme könnten Ziel von Hackerangriffen sein, weshalb robuste Schutzmaßnahmen erforderlich sind.

Trotz dieser Herausforderungen sind Experten optimistisch. KI im Verkehrsmanagement steckt noch in den Kinderschuhen und bietet viel Entwicklungspotenzial. Forscher sehen klare Wege nach vorne – etwa Modelle, die sich in Echtzeit an plötzliche Ereignisse (wie das Ende eines Sportspiels) anpassen, und die Ausweitung auf ländliche Gebiete.

Eine zukunftsweisende Idee ist der Einsatz von großen Sprachmodellen (wie denen hinter ChatGPT), um Kontext in Prognosen einzubringen. Beispielsweise ermöglicht eine neue Methode der KI, schriftliche Informationen über Straßensperrungen oder Veranstaltungen zu „verstehen“ und in die Vorhersage einzubeziehen.

In naher Zukunft könnten KI-Systeme Verkehrsberichte aus sozialen Medien oder Live-Nachrichten integrieren und so noch intelligentere Vorhersagen treffen.

>>> Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren: KI optimiert Buslinien zur Verkürzung der Wartezeiten 

Zusammenfassend verändert künstliche Intelligenz, wie wir mit dem Berufsverkehr umgehen. Durch das Lernen aus umfangreichen historischen Trends und aktuellen Straßenbedingungen kann KI um die Ecke blicken und abschätzen, wo Staus entstehen werden.

Das verschafft Fahrern und Städten einen wertvollen Vorsprung: Ampeln anpassen, Fahrzeuge umleiten oder Zeitpläne ändern, bevor sich Rückstaus bilden.

Mit fortschreitender Entwicklung und sorgfältiger Umsetzung verspricht die KI-gestützte Verkehrsprognose, unsere Pendelzeiten kürzer, sauberer und stressfreier zu machen.